【摘 要】
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本文首先综述了建立CAT考试系统的各项关键技术，包括CAT的理论基础、数学模型、测试开始条件、后继题目的选择、能力估计算法、测试结束条件等。然后重点解决建立IRT题库的
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本文首先综述了建立CAT考试系统的各项关键技术，包括CAT的理论基础、数学模型、测试开始条件、后继题目的选择、能力估计算法、测试结束条件等。然后重点解决建立IRT题库的问题，首先对题库品质进行了优化，用计算机模拟不同容量的题库考察题库容量大小对能力估计效率的影响，得出题库容量3万题左右是适合的；通过模拟得出题库中难度、区分度等参数的正态分布时能力估计算法效率最优。然后介绍了国内外普遍使用的几种曝光控制方法，并将他们一一整合到选题算法中，然后通过模拟考试的方法分别考察不同方法的优劣，得出SH(0.3)综合效果最佳的结论。接下来本文采用将题库分为听力、阅读、语法、完型填空等模块的方法来满足内容平衡。最后建立了完善的题库管理系统，更好地为CAT考试服务。
接下来，本文拓展研究了系统的移植性和可行性，将HSK自适应考试系统移植到计算机等级考试上。重点解决了如程序填空等具有局部相关性题型的TRT题库的建立方法，并且建立了计算机等级考试自适应考试系统框架。
本文的最后，提出了一些HSK自适应考试系统中还需继续研究的问题，如手写汉字识别等等
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